人工智能深度学习及其在视频监控中的应用

拉纳切斯 在本文中解释了深度学习为视频监控环境带来的好处, 如何避免误报, 加速威胁检测, 在不需要人为干预或阻止的情况下阻止它们.

公司对解决方案的要求越来越高 视频监控 高深, 结合人工智能，超越场景中的简单运动检测. 现在，组织需要更智能的解决方案，这些解决方案具有 人工智能 深度学习 (深度学习).

深度学习可以被定义为一种机器学习形式，它基于三层或更多层的神经网络，试图模拟人脑的行为，从大量数据中学习。. 这是一项在所有领域以及视频监控方面都具有巨大潜力的技术.

深度学习是一项革命性的技术，为监控领域的公司带来了许多好处。:

1.- 避免误报: 允许安全系统学习不同的对象分类, 以及人类, 动物或车辆, 除其他外, 做出更好的决策. 例如, 禁用检测到与实际威胁不对应的移动的警报.

深度学习克服了机器学习的局限性, 谁的学习方式仅限于人类提供的数据. 相反, 使用深度学习, 系统更深入地寻找最佳解决方案.

2.- 无需人工干预即可阻止威胁: 在视频监控领域，无需人工干预即可执行高级功能具有许多优势. 例如, 借助基于深度学习的解决方案，解决方案可以在没有保安人员参与和疲劳的情况下寻找对公司的潜在威胁.

与传统机器学习不同, 深度学习系统不仅使用人类提供的数据进行学习, 相反，他们从收到的信息中变得更聪明. 他们更加自主和自给自足地工作, 他们能够找到没有人教过他们的新解决方案。.

3.- 加快威胁检测速度: 在时间很重要的情况下，例如需要找到并逮捕嫌疑人的时刻, 拥有一个能够高速检测威胁的解决方案非常重要。.

这种能力对铁路部门等许多部门都非常有益。. 在火车站和地铁站，许多人全天经过，并拥有一种可以在几分钟内检测到事故或风险的工具, 而不是几小时或几天, 是避免新犯罪或不幸的关键.

4.- 防止未来的威胁: 基于深度学习的视频监控系统还可以实现预防功能. 安全人员可以创建规则，绘制某些物体和人员无法跨越的假想线.

这样, 系统可以专注于某种情况并检测出在某个地方徘徊的可疑人员, 非法停放的车辆或可疑物品. 所有这些情况都可能是犯罪行为的先例，而具有人工智能深度学习的视频监控系统是解除其武装的最佳盟友。.

Lanaccess拥有基于人工智能深度学习的高级视频监控解决方案，可以帮助您提高公司或机构的安全性，并利用数字化转型的优势.

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